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CLASSIFICAÇÃO DA

ESTEATOSE HEPÁTICA

USANDO IMAGENS

ECOGRÁFICAS

Andreia Andrade Santos

Faculdade de Ciências e Tecnologia da

Universidade de Coimbra

Dissertação apresentada à Universidade de Coimbra para cumprimento dos requisitos

necessários à obtenção do grau de Mestre em Engenharia Biomédica, realizada sob orientação

do Dr. José Silvestre Silva e do Dr. Jaime Santos

Setembro, 2012

CLASSIFICAÇÃO DA

ESTEATOSE HEPÁTICA

USANDO IMAGENS

ECOGRÁFICAS

Andreia Andrade Santos

Coimbra, 2012

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“CLASSIFICAÇÃO DA ESTEATOSE HEPÁTICA USANDO IMAGENS ECOGRÁFICAS”

i

AGRADECIMENTOS

O meu principal agradecimento vai para a minha irmã, foste tu, a pessoa que mais me

incentivou este ano, a maturidade que revelaste ter foram lufadas de ar fresco por cada linha

escrita e apagada, por cada momento de desespero e de alegria. Mais forte do que um elo

familiar e sobre a montanha da Serra da Estrela de onde se avista de tudo um pouco, foste tu que

soubeste dizer sim e não na altura certa, foi em ti que fui buscar força para este trabalho.

Manita, um muito obrigado!

Depois, agradeço aos meus pais, que sempre acreditaram e mim e permitiram este meu percurso

académico, que me forneceram os bons livros que hoje consulto, que me educaram e me

ensinaram a valorizar preceitos da vida.

À minha amiga Daniela que me acompanhou durante todo este meu percurso universitário que

em muito contribui para a minha formação como pessoa.

Ao meu amigo Manel, porque há aqueles que se sente que ficam para sempre, tu és uma dessas

pessoas.

Ao meu coordenador José Silvestre Silva e, ao qual, não poderei deixar de fazer uma vénia e dar

um aplauso à excelente coordenação do meu trabalho. Sempre com sugestões pertinentes que

me direcionaram na concretização do mesmo.

Ao meu coordenador Jaime Santos, mesmo que numa atitude mais reservada, mostrou um

grande sentido de cooperação com este trabalho.

Ao Dr. Pedro Belo pela flexibilidade que mostrou e disponibilidade manifestada no

esclarecimento de qualquer dúvida sem o qual não seria possível a realização deste trabalho.

Aos meus colegas de curso devido ao sentido de entreajuda permitindo alcançar este objectivo

em comum.

E claro, como não poderia deixar de o ser, a todas as pessoas associadas aos Bombeiros

Voluntários de Folgosinho, do qual não vou enumerar nomes, porque todos, sem excepção,

revelaram grande sentido de camaradagem dando vozes de ordem que fazem falta quando se

rasteja pelo chão…

A todos, um muito obrigado!


ii

SUMÁRIO

A esteatose é uma patologia a nível do fígado caracterizada por um excesso de gordura.

Técnicas imagiológicas como ressonância magnética, tomografia axial computorizada, biópsia e

ultrassonografia (US) são usadas na identificação desta patologia, sendo a modalidade de US a

técnica mais comum na avaliação desta condição patológica. Este método de diagnóstico é

contudo extremamente dependente da percepção visual dos clínicos especialistas pois trata-se de

uma análise puramente qualitativa. Devido a esta dificuldade análises quantitativas de imagens

obtidas por US têm sido sugeridas. Neste trabalho foram desenvolvidos três modelos

independentes que providenciam uma “segunda opinião” aos clínicos revelando a presença ou

ausência de esteatose. Estes três modelos baseiam-se nas diferenças de padrão existentes a nível

do parênquima hepático, na diferença de ecogenicidade entre fígado e rim e na atenuação das

ondas acústicas ao longo da profundidade. O primeiro modelo estudado, a análise do padrão, foi

conseguido pelo desenvolvimento de um sistema de Diagnóstico Assistido por Computador

(DAC) usando um total de 357 características provenientes de fontes diferentes, cinco

classificadores, um selector de características e um algoritmo de fusão de classificadores. O

comportamento do sistema DAC para novas amostras foi determinado por dois parâmetros:

precisão e área por debaixo da curva ROC. O segundo modelo analisa as ecogenicidades entre o

parênquima hepático e córtex renal para calcular um quociente que expressa o coeficiente

hepatorrenal (CH). O objectivo desse modelo é encontrar um limiar acima do qual a amostra é

considerada esteatótica e abaixo do qual é considerada normal. Finalmente, o terceiro modelo de

análise consistiu no estudo de um coeficiente de atenuação (CA) calculado de forma semelhante

ao CH usando desta vez regiões correspondentes unicamente ao fígado.

Adicionalmente foram estudadas diferenças no comportamento destes três modelos entre dois

conjuntos de imagens em que um deles é caracterizado pela livre manipulação de parâmetros

pertencentes à imagem de US e o outro é descrito por manter estes mesmos parâmetros numa

escala fixa.

Palavras-Chave:

Esteatose, Sistema de Diagnóstico Assistido por Computador, Coeficiente de Atenuação,

Coeficiente Hepatorrenal.


iii

ABSTRACT

Fatty liver or steatosis is a liver pathology characterized by an accumulation of fat within liver

cells. Imaging techniques such as Magnetic Resonance Imaging, Computed Axial Tomography,

Ultrasound (US) and biopsy have been used to identify this clinical condition. US is the most

common technique in the evaluation of this pathological condition. However, US is a diagnosis

method highly dependent on the clinician’s visual perception. Such complication has led to the

development of a quantitative analysis in echographic images. In this work we developed three

independent models that provide a "second opinion" to the clinicians about the presence or the

absence of steatosis. These steatosis evaluation models were based on the: pattern differences of

the hepatic parenchyma, acoustic wave’s attenuation and echogenicity differences between liver

and kidney.

The first model, the pattern analysis, was carried out by a Computer-aided Diagnosis (CAD)

using 357 features from different sources, five classifiers, a feature selector and a classifier

fusion methodology. The analysis of the CAD system is provided by two parameters: accuracy

and area under the ROC curve. The second model has provided information about the

echogenicity difference between hepatic parenchyma and renal cortex named hepatorenal

coefficient (HC). The HC was estimated by dividing the average of the gray levels in the hepatic

zone by the average of the gray levels in the renal cortex area. Finally, the third model was

given by the attenuation coefficient (AC) similar to the HC with the particularity of studying

distinctive liver areas.

Furthermore, we studied differences in the behavior of these models between two independent

sets of images. The first image set was acquired by free manipulation of US image parameters

and the second image set was described by maintaining the same parameters on a fixed scale

over all the examinations.

Keywords: Steatosis, Computer-aided Diagnosis, attenuation coefficient, hepatorrenal

coefficient


iv

ÍNDICE

AGRADECIMENTOS ................................................................................................................... i

SUMÁRIO .................................................................................................................................... ii

ABSTRACT ................................................................................................................................. iii

ÍNDICE ........................................................................................................................................ iv

LISTA DE FIGURAS .................................................................................................................. vi

LISTA DE TABELAS ............................................................................................................... viii

LISTA DE ABREVIATURAS ..................................................................................................... x

I. Introdução ............................................................................................................................. 1

I.1 Contextualização ........................................................................................................... 2

I.2 Objectivos ..................................................................................................................... 2

I.3 Organização do trabalho ................................................................................................ 3

II. A esteatose e suas técnicas de diagnóstico ............................................................................ 5

II.1 Anatomia e Fisiologia do fígado ................................................................................... 6

II.2 A esteatose .................................................................................................................... 7

II.3 Técnicas de Diagnóstico da esteatose ........................................................................... 9

II.3.1 Biópsia ................................................................................................................. 10

II.3.2 Tomografia axial computorizada ......................................................................... 11

II.3.3 Ressonância magnética ....................................................................................... 12

II.3.4 Ultrassons ............................................................................................................ 12

III. Ultrassons e esteatose ..................................................................................................... 17

III.1 Análise qualitativa ....................................................................................................... 18

III.2 Análise quantitativa ..................................................................................................... 20

IV. Metodologia .................................................................................................................... 23

IV.1 Características das imagens ......................................................................................... 24

IV.2 Características da população em estudo ...................................................................... 24

IV.3 Processos de análise da esteatose ................................................................................ 24

V. Descrição dos métodos de análise ....................................................................................... 29

V.1 Análise textural ........................................................................................................... 30

V.1.1 Extração de características .................................................................................. 30

V.1.1.1 Estatística de primeira ordem .......................................................................... 30

V.1.1.2 Estatística de segunda ordem .......................................................................... 33

V.1.1.3 Estatística de ordem superior .......................................................................... 38

V.2 Algoritmos de aprendizagem automática .................................................................... 43


v

V.2.1 Redes Neuronais Artificiais................................................................................. 44

V.2.2 Máquina de Vector Suporte ................................................................................. 46

V.2.3 K-vizinhos mais próximos .................................................................................. 47

V.2.4 Classificador de Bayes ........................................................................................ 47

V.2.5 Árvore de decisão ................................................................................................ 48

V.3 Estratégia para melhorar o sistema de classificação ................................................... 49

V.3.1 Selecção de características .................................................................................. 49

V.3.2 Combinação de Classificadores........................................................................... 50

V.4 Análise do desempenho dos classificadores ................................................................ 52

V.5 Validação do sistema DAC ......................................................................................... 53

V.6 Diferenças de ecogenicidade entre fígado e rim ......................................................... 54

V.7 Atenuação da onda de US ao longo do parênquima hepático ..................................... 55

VI. Resultados ....................................................................................................................... 57

VI.1 Diagnóstico Assistido por Computador ...................................................................... 58

VI.1.1 Primeiro conjunto de imagens- ajuste dos parâmetros de US ............................. 58

VI.1.2 Segundo conjunto de imagens- parâmetro de US fixos ....................................... 63

VI.2 Análise do Coeficiente Hepatorrenal .......................................................................... 66



VI.3 Análise da atenuação ................................................................................................... 73



VII. Conclusão ........................................................................................................................ 79

VII.1 Considerações finais .................................................................................................... 80

VII.2 Desenvolvimentos futuros ........................................................................................... 82

Referências Bibliográficas .......................................................................................................... 84


vi

LISTA DE FIGURAS

Figura 1- Representação do fígado visto do plano anterior (a), posterior ( b) e inferior (c) ......... 6

Figura 2- Imagem de US do parênquima hepático e rim influenciada por uma sombra (marcas a

cor de laranja) possivelmente causada por uma costela .............................................................. 14

Figura 3- Equipamento de US semelhante ao usado neste trabalho: GE Logic E9..................... 15

Figura 4- Imagens representativas de fígado normal (a) e b) e fígado esteatótico (c) e (d) ........ 19

Figura 5- Fígado normal visto do um plano de corte sagital (a) e de um plano intercostal direito

(b) onde estão representadas as ROIs extraídas para o cálculo do CH (N.º1 e 2), do CA (N.º 3 e

4) e da análise textural (N.º 5,6,7 e 8). ........................................................................................ 27

Figura 6 – Metodologia de classificação ..................................................................................... 27

Figura 7- Imagem de teste ........................................................................................................... 33

Figura 8- GLCM generalizada .................................................................................................... 34

Figura 9- GLCM para d=1 e θ=0° ............................................................................................... 34

Figura 10- GLCM para d=1 e θ=45° ........................................................................................... 34

Figura 11- GLCM para d=1 e θ=90° ........................................................................................... 35

Figura 12- GLCM para d=1 e θ=135° ......................................................................................... 35

Figura 13- Imagem com níveis de cinzento ................................................................................ 38

Figura 14- GLRLM da Imagem apresentada na Figura 13 para direcção =0° .......................... 38

Figura 15- Representação dos valores de precisão influenciados pelo método de regressão

stepwise para o primeiro conjunto de imagens ........................................................................... 61

Figura 16- Representação dos valores de AUC influenciados pelo método de regressão stepwise

para o primeiro conjunto de imagens .......................................................................................... 61

Figura 17- Representação dos valores de precisão influenciados pelo método de regressão

stepwise para o segundo conjunto de imagens ............................................................................ 64

Figura 18- Representação dos valores de AUC influenciados pelo método de regressão stepwise

para o segundo conjunto de imagens ........................................................................................... 65

Figura 19- Diagrama de caixa de bigodes referentes ao coeficiente hepatorrenal para o primeiro

conjunto de imagens .................................................................................................................... 67

Figura 20- Representação da curva ROC do coeficiente hepatorrenal onde é visível a localização

do ponto de corte (valor que fornece uma melhor separabilidade de classes) no primeiro


Figura 21- Diagrama de caixa de bigodes referentes ao coeficiente hepatorrenal para o segundo


Figura 22 - Análise da curva ROC para o coeficiente hepatorrenal onde é apresentado a

localização do ponto de corte (valor que fornece uma melhor separabilidade de classes) e a

curva ROC para um classificador aleatório no segundo conjunto de imagens ........................... 71


vii

Figura 23- Diagrama de caixa de bigodes referentes ao coeficiente de atenuação para o primeiro


Figura 24- Análise da curva ROC para o coeficiente hepatorrenal onde é apresentado a


curva ROC para um classificador aleatório no primeiro conjunto de imagens ........................... 74

Figura 25- Diagrama de caixa de bigodes referentes ao coeficiente de atenuação para segundo


Figura 26- Análise da curva ROC para o coeficiente hepatorrenal onde é apresentado a


curva ROC para um classificador aleatório no segundo conjunto de imagens ........................... 76


viii

LISTA DE TABELAS

Tabela 1- Características extraídas usando a GLRLM ................................................................ 39

Tabela 2- Lista das máscaras de Laws de 5×5 (kernel 2-D) ....................................................... 41

Tabela 3- Máscaras de Laws 5×5 possíveis ................................................................................ 42

Tabela 4- Definições dos conceitos VP,FN, FP e VN ................................................................. 52

Tabela 5- Valores de Precisão e AUC para cada um dos conjuntos de características para o

primeiro conjunto de imagens ..................................................................................................... 59

Tabela 6- Valores de Precisão e AUC todos os conjuntos de características para o primeiro


Tabela 7- Desempenho dos métodos de fusão dos classificadores para o primeiro conjunto de

imagens ....................................................................................................................................... 62

Tabela 8- Valores de Precisão e AUC para todos os conjuntos de características para o segundo


Tabela 9- Desempenho do método de fusão dos classificadores para o para o segundo conjunto

de imagens ................................................................................................................................... 65

Tabela 10- Valores de sensibilidade e especificidade para os diferentes classificadores quando

na aplicação do método stepwise para 38 características para o segundo conjunto de imagens . 66

Tabela 11- Valor médio e respectivo desvio padrão do CH para ambas as classes. Nível de

significância do valor médio através do teste Mann-Whitney. Valores da correlação de

Spearman e seu nível de significância para o primeiro conjunto de imagens. ............................ 67

Tabela 12 – Valor do CH do ponto de corte com as suas respectivas sensibilidades e

especificidade. Valor da AUC para o coeficiente hepatorrenalc para o primeiro conjunto de

imagens ....................................................................................................................................... 69


significância valor médio através do teste Mann-Whitney. Valores da correlação de Spearman e

seu nível de significância. Todos estes valores pertencem às imagens cujos parâmetros de US

foram mantidos para o segundo conjunto de imagens ................................................................ 70

Tabela 14- Valor do CH (ponto de corte) para o qual se obtém melhores valores de

sensibilidade e especificidade. Valor da AUC para o coeficiente hepatorrenal para o segundo




Spearman e seu nível de significância. Todos estes valores pertencem às imagens cujos

parâmetros de US foram ajustados para o primeiro conjunto de imagens .................................. 74

Tabela 16- Valor do CA (ponto de corte) para o qual se obtém melhores valores de

sensibilidade e especificidade. Valor da AUC para o coeficiente hepatorrenal para o primeiro



ix

Tabela 17- Valor médio e respectivo desvio padrão do CA para ambas as classes. Nível de


Spearman e seu nível de significância. Todos estes valores pertencem às imagens cujos

parâmetros de US foram mantidos para segundo conjunto de imagens ...................................... 76

Tabela 18- Valor do CA (ponto de corte) para o qual se obtém melhores valores de

sensibilidade e especificidade. Valor da AUC para o coeficiente hepatorrenal para segundo



x

LISTA DE ABREVIATURAS

ALT - Alanina Aminotransferase

ANN- Redes Neuronais Artificiais (Artificial Neural Networks)

ASD - Alcoholic Steosis Disease

AUC- Área por debaixo da Curva (Area Under Curve)

CA- Coeficiente de atenuação

CH- Coeficiente hepatorrenal

DAC- Diagnóstico assistido por computador (Computer Aided Diagnosis)

DF- Dimensão fractal

EPO- Estatística de primeira ordem

FN- Falsos negativos

FP- Falsos positivos

GLCM- Matriz co-ocorrência (Grey Level Coocurrence Matrix)

GLNU- Gray Level Non-Uniformity

GLRLM- Grey Level Run Length

HGRE- High Gray Level runs emphasis

kNN- k-vizinhos mais próximos (k-nearest neighbor)

LGRE- Low Gray Level Run Emphasis

LRHGE- Long Run High Gray-Level Emphasis

SVM- Máquina de Vector Suporte (Supported Vector Machine)

NAFLD- Doença do Fígado Gorgo Não-Alcoólica (Nonalcoholic fatty liver disease)

NASH- Esteato-hepatite Não Alcoólica (Non alcoolic steatohepatit )

QTCT- Quantitative Tissue Characterization Technique

RF- Sinal de Radiofrequência

RLNU- Run Length Non- Uniformity

RM- Ressonância magnética

RMS- Ressonância Magnética por Espectroscopia

ROC- Receiver Operating Characteristic

ROI- Região de Interesse (Region of Interest)

RP- Run Percentage

SER- Long Runs Emphasis

SER- Short Run Emphasis

SRHGE- Short Run High Gray-Level Emphasis

SRLGE- Short Run Low Gray-Level Emphasis

TAC- Tomografia Axial Computorizada


xi

TEP- Tomografia por emissão de positrões

TFP - Taxa de falsos positivos

TGC- Ganho em profundidade (Time gain compensation)

TVP- Taxa de verdadeiros positivos

UHs- Unidades de Hounsfield

US- Ultrassons

VN- Verdadeiros negativos

VP- Verdadeiros positivos

1

I. INTRODUÇÃO

Este trabalho insere-se no âmbito da unidade curricular de Projecto correspondente ao curso de

Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica. Esta dissertação resulta de uma parceria criada

entre os departamentos de Física e de Engenharia Eletrotécnica e Computadores da

Universidade de Coimbra com o Serviço de Imagiologia dos Hospitais da Universidade de

Coimbra. São descritos ao longo desta dissertação os desenvolvimentos decorridos desde o

período de Setembro de 2011 a Setembro de 2012 cujo principal objetivo era fornecer uma nova

ferramenta capaz de avaliar a presença de esteatose, usando para tal conceitos de processamento

de imagem.


2

I.1 CONTEXTUALIZAÇÃO

Os avanços tecnológicos nas últimas décadas proporcionaram o crescimento de dois importantes

conceitos: visão por computador e processamento de imagem. A conjugação de tais conceitos

tem possibilitado o desenvolvimento de novas ferramentas capazes de fornecer informação

complementar à análise visual praticada pelo Homem. A área da medicina tem beneficiado

particularmente do auxílio prestado por estas ferramentas que assentam numa digitalização de

imagens. Importantes melhorias nomeadamente no reconhecimento de detalhes constituem

ajudas valiosas aos clínicos no momento da caracterização de imagens.

Uma das patologias que tem beneficiado da digitalização e análise complexa da imagem é a

esteatose que é caracterizada pelo acúmulo excessivo de gordura a nível do fígado. A

abundância de gordura no tecido hepático torna-se arriscada na medida em que poderá originar

situações de difícil tratamento: esteato-hepatite, cirrose ou carcinoma hepatocelular [1]. O

método de referência usado para detectar esta patologia é a biópsia do fígado, o que devido ao

seu carácter invasivo é desconfortável para o doente, requer tempo de análise e envolve custos

[2, 3]. Estes inconvenientes conduzem à adopção da técnica de ultrassons (US) para a

identificação de situações de esteatose, tornando-se a técnica imagiológica mais comum neste

tipo de situações. Contudo, as imagens adquiridas por US são alvo de uma considerável

subjectividade pelo que há necessidade em desenvolver sistemas capazes de analisar de forma

quantitativa os dados fornecidos por esta técnica imagiológica. São procuradas incessantemente

novas formas de diagnóstico que substituam o sistema de classificação tradicional garantindo

uma maior reprodutibilidade de resultados e maior eficiência [4].

I.2 OBJECTIVOS

O objectivo geral deste trabalho é desenvolver um método automático capaz de distinguir entre

fígado esteatótico e normal usando para tal imagens obtidas por US. O objectivo proposto foi

fragmentado nas seguintes tarefas:

a. Entender as diferenças entre as técnicas imagiológicas usadas na detecção e

caracterização de esteatose;

b. Recolher informação proveniente de imagens ecográficas que conduzem à identificação

de vestígios que levam à desconfiança da presença de esteatose;

c. Desenvolvimento de um sistema de classificação capaz de analisar o padrão de cada

condição hepática e extrair elações da natureza do mesmo;

d. Estudar as diferenças de ecogenicidade existente entre tecido hepático e córtex renal;

e. Estudar a atenuação do feixe acústico quando se desloca no parênquima hepático;


3

f. Comparar a viabilidade de cada um dos métodos desenvolvido para a predição da

esteatose;

g. Estudar comportamento de cada um destes métodos de análise na variação de

parâmetros intrínsecos ao aparelho de US

I.3 ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO

Este trabalho insere-se numa “classificação da esteatose hepática usando imagens ecográficas” e

encontra-se organizado em 7 capítulos.

No Capítulo actual procede-se a uma contextualização da problemática envolvida e são

descritos os principais objectivos desta dissertação.

No Capitulo II, descrevem-se algumas características da esteatose e as técnicas imagiológicas

usadas na sua detecção.

No Capitulo III é dado foco à técnica de US e as possíveis avaliações que a mesma possibilita,

como são a análise qualitativa efectuada pelo diagnóstico médico e a análise quantitativa

efectuada por algoritmos de processamento de imagem.

No Capítulo IV é descrita a metodologia seguida neste trabalho indicando as condições em que

foram adquiridas as imagens e pré-processamento efectuado às mesmas.

Prossegue-se, no capítulo V, para uma descrição pormenorizada dos critérios pertencentes a

cada um dos métodos de avaliação e são apresentados parâmetros que exprimem a credibilidade

associada a cada um destes métodos.

No Capítulo VI são apresentados e analisados os resultados obtidos neste trabalho

E finalmente, no capítulo VII, são expostas as principais conclusões do trabalho assim como

possíveis desenvolvimentos futuros.


4


5

II. A ESTEATOSE E SUAS TÉCNICAS DE DIAGNÓSTICO

Neste capítulo serão abordados alguns conceitos biológicos essenciais à compreensão desta

dissertação. É iniciado o tópico da esteatose descrevendo as suas principais causas, alguns

tratamentos testados e as técnicas imagiológicas usadas na sua detecção. Sobre estas técnicas

serão apresentadas vantagens e desvantagens associadas onde se debruçará pormenorizadamente

sobre a técnica de ultrassons, por ser a técnica usada neste trabalho.


6

II.1 ANATOMIA E FISIOLOGIA DO FÍGADO

Um fígado normal adulto pesa entre 1200 e 1500 gramas e é por isso o maior órgão interno do

corpo Humano [5]. Encontra-se localizado abaixo do diafragma no quadrante superior direito do

abdómen. A caixa torácica confere-lhe uma protecção anterior e posterior. O fígado está

dividido em quatro lóbulos: direito, esquerdo, quadrado e caudado. No plano anterior, é possível

observarem-se dois lóbulos, o direito e o esquerdo, sendo o direito cerca de seis vezes maior que

o esquerdo (Figura 1 (a-b). A estrutura responsável por esta divisão, o ligamento falciforme, não

aparenta ter outra função para além de garantir a fixação do fígado ao diafragma e à parede

anterior abdominal [6]. No plano inferior o lóbulo quadrado é delimitado pela vesícula biliar e

ligamento redondo enquanto o lóbulo caudado é delimitado pela veia cava inferior e fissura

porta principal (Figura 1- c) ). Estes lóbulos apesar de serem convenientemente conhecidos não

são estruturas às quais estejam associadas características funcionais [7].

Figura 1- Representação do fígado visto do plano anterior (a), posterior ( b) e inferior (c)

O oxigénio e os nutrientes necessários aos processos metabólicos que ocorrem a nível do fígado

provêm de dois sistemas de irrigação distintos. Aproximadamente 75% da totalidade do sangue

no fígado é providenciado pela veia portal procedente de estruturas como o tracto digestivo,

baço, pâncreas e vesícula biliar. A veia portal, responsável pelo fornecimento de sangue venoso,

quando entra no fígado divide-se em dois ramos: o direito e o esquerdo que posteriormente se

subdividem para fornecerem sangue a várias regiões do fígado.

Os restantes 25% provêm da artéria hepática que é originada no plexo celíaco da aorta. O

sangue arterial, a cargo da artéria hepática, é cedido a todas as regiões do fígado num

mecanismo semelhante ao anterior, através da ramificação da artéria hepática.


7

A saída do sangue do fígado é proporcionada pela veia cava inferior, que por um outro sistema

de ramificação recolhe o sangue que é enviado para o coração de várias regiões do fígado [6].

O tecido hepático é maioritariamente composto por células denominadas por hepatócitos que

ocupam 80 a 88% do volume total do fígado Humano. Os hepatócitos juntamente com outras

células do fígado desempenham funções vitais como síntese de proteínas e regulação da energia

homeostática que garante o bom funcionamento do organismo. Adicionalmente, o fígado

assume funções no metabolismo, na excreção de medicamentos e toxinas e providencia uma

barreira a agentes antigénicos e patogénicos transportados pela veia portal [6].

Danos a nível dos hepatócitos resultam em consequências hepatocelulares que se manifestam

geralmente como infiltrações de gordura (esteatose), inflamações (hepatite) ou morte de células

(necrose). Os danos que ocorrem no fígado podem ser temporários ou permanentes.

II.2 A ESTEATOSE

A esteatose também conhecida por fígado gordo é uma patologia a nível do fígado

histologicamente caracterizada por uma acumulação anormal de triglicerídeos e outras gorduras

nos hepatócitos (superior a 10% do peso total do fígado) [6, 8, 9]. Esta condição é, a nível

hepático, a patologia com maior incidência em países desenvolvidos. Actualmente, a sua

estimada prevalência na população ocidental adulta é de cerca de um terço e prevê-se que num

futuro próximo seja maior a par do aumento da taxa de incidência da obesidade e diabetes tipo 2

[10, 11].

Esta condição se detectada numa fase inicial pode ser revertida e por isso a sua identificação e

tratamento são de extrema importância para o seu controlo [12, 13]. Se esta detecção precoce

falhar poder-se-ão ter que enfrentar situações patológicas mais complexas como são a esteato-

hepatite (gordura e inflamação com ou sem fibrose), cirrose (nível máximo de fibrose) ou

carcinoma hepatocelular [1, 8].

As causas que estão na origem desta desordem hepática agrupam-se em dois conjuntos cuja

presença do consumo de álcool se apresenta como o elemento responsável por esta

diferenciação [14]. Um indivíduo que consuma uma quantidade de álcool superior a 20 gramas

por dia apresenta uma elevada probabilidade de possuir um fígado esteatótico. Quando se está

perante estes níveis de consumo de álcool a esteatose é denominada por Doença Esteatótica

Alcoólica (do inglês Alcoholic Steosis Disease- ASD) [15]. O outro tipo de esteatose, não

associado ao consumo de álcool, é a Doença do Fígado Gordo Não-Alcoólica (do inglês

Nonalcoholic fatty liver disease- NAFLD).


8

A NAFLD é vista como uma das maiores doenças crónicas hepáticas no mundo ocidental [3].

Vários estudos têm sido levados a efeito sobre as causas que conduzem ao seu aparecimento. É

assim comum o diagnóstico de NAFLD em indivíduos que:

a. possuam deficiências nutricionais (má nutrição, jejuns prolongados, rápida perda de

peso, obesidade com um índice de massa corporal superior a 30 Kg/m2 )

b. possuam deficiências metabólicas (diabetes mellitus, aterosclerose, doença de Wilson,

Tirosinemia, Lipodistrofia, abetalipoproteinemia)

c. tenham sido sujeitos a cirurgias (intervenções a nível da vesícula biliar, pâncreas,

ressecções do intestino delgado, bypass jejuno-ileal, gastroplastia em doentes obesos);

d. sejam consumidores de determinados fármacos (glucocorticóides, amiodarona,

Metotrexato) e toxinas (Tetracloreto de carbono, arsénio, cogumelos) [8, 14, 16].

Os termos NAFLD a ASD englobam uma grande diversidade de situações clínicas e patológicas

que variam desde uma simples esteatose, geralmente é uma condição reversível, a situações

como: Esteato-hepatite Não Alcoólica (do inglês Non alcoolic steato hepatit- NASH), fibrose,

carcinoma hepatocelular ou cirrose [14]. Apesar destas fatais consequências existe uma grande

lacuna a nível de métodos imagiológicos não invasivos capazes de acompanhar a progressão da

esteatose. A biópsia constitui a técnica mais eficaz na determinação da progressão ou regressão

desta condição patológica porém, é a técnica de ultrassons a mais vulgarizada no estudo da

esteatose [6].

Ambas as condições de NAFLD e NASH são condições clinicamente silenciosas cuja detecção

é muitas vezes feita de forma acidental através de alterações dos níveis de enzimas observados

em análises de rotina [17]. O nível de alanina aminotransferase (ALT) é um dos exemplos da

alteração enzimática que ocorre no caso concreto da NAFLD contudo apenas é verificado em

cerca de 50% da população [18]. Outros sintomas como cansaço, desconforto do quadrante

superior direito, mal-estar e alguma dor abdominal têm também sido atribuídos, embora de

forma pouco frequente, a casos de indivíduos diagnosticados com NAFLD [19].

A infiltração da gordura no fígado pode manifestar-se de uma forma difusa e homogénea

(situação mais comum) ou de forma focalizada. As focalizadas resultam de um invulgar

fornecimento de sangue no fígado e pode ser de duas naturezas: gordura focal “sparing” ou

alteração/infiltração/deposição de gordura focal. A gordura focal “sparing” é representada pela

acumulação de gordura numa determinada região ou regiões hepáticas devido ao fluxo de

sangue venoso proveniente do sistema gástrico ao invés do fluxo de sangue proveniente do

sistema portal (típico fornecedor de gordura). Frequentemente este acúmulo de gordura ocorre


9

no segmento médio do lóbulo esquerdo do fígado, adjacente à fossa da vesícula e veia portal

hepática. Estas regiões surgem como áreas hipoecóicas cuja margem se encontra bem definida

[20]. Alternativamente, em menores quantidades, a gordura pode ser representada por uma área

hiperecoica e resulta do excessivo depósito de gordura. Surge em áreas como tecido hepático

adjacente ao ligamento falciforme, vesícula biliar, cápsula do fígado e segmento médio do

lóbulo esquerdo do fígado. Poderá para além disso ocorrer a acumulação de gordura de forma

multifocal simulando a existência de metástases [21].

Ambos os tipos de infiltração focal podem criar problemas para o clínico especialista uma vez

que poderão criar a ilusão da existência de neoplasmas. Uma observação atenta da aparência e

localização da área de infiltração de gordura são geralmente úteis para evitar a confusão [22,

23]. A correcta identificação deste tipo de condições tem um peso preponderante na adequação

do tratamento [24].

Actualmente o único tratamento testado para NAFLD é uma mudança no estilo de vida que

integra alterações na alimentação e realização de exercício físico [25-29]. Contudo a resposta

não é igual para todos os sujeitos, provavelmente devido às diferenças genéticas existentes entre

os indivíduos. Outras tentativas têm sido efectuadas com recurso a agentes farmacológicos, no

entanto, a efectividade dos resultados não é para já muito conclusiva [14]. O tratamento de ASD

é relativamente mais fácil de concretizar passando por uma abstinência do consumo de álcool.

Quando o consumo de álcool é coadjuvado com factores de risco, como a obesidade e o fumo

do cigarro, é agravado o quadro clínico do paciente pelo que se deverão eliminar tanto quanto

possível estas agravantes [7].

II.3 TÉCNICAS DE DIAGNÓSTICO DA ESTEATOSE

A tecnologia associada à imagem médica tem sido alvo de profundas evoluções nas últimas

décadas. As sombras representando órgãos em filmes fotográficos criados pelo raio-X foram

complementados com novas modalidade imagiológicas como são a tomografia axial

computorizada (TAC), ressonância magnética (RM), tomografia por emissão de positrões (TEP)

e ultrasonografia (US).

No caso particular da esteatose as técnicas imagiológicas geralmente usadas são: biópsia, TAC,

RM e US [16]. Na secção seguinte são descritas cada uma destas modalidades sendo

apresentadas vantagens e desvantagens das mesmas. Parâmetro de sensibilidade, especificidade,

valor preditivo positivo e negativo são comuns de descrever quando se pretende avaliar o

comportamento de cada técnica em relação a uma patologia. O parâmetro de sensibilidade


10

descreve como a técnica se comporta na identificação de indivíduos com esteatose. Por outro

lado, a especificidade traduz capacidade em identificar indivíduos normais. O valor predicativo

positivo (negativo) indica qual a probabilidade de atribuir a classificação de fígado esteatótico

(normal) se o resultado dado pela técnica de diagnóstico for positivo (negativo).

II.3.1 Biópsia

A biópsia do fígado é frequentemente requisitada no diagnóstico de muitas doenças hepáticas

em que juntamente com uma análise histológica é considerada a técnica de referência na

avaliação da esteatose [14, 16, 30].

A análise histológica providencia informação acerca da distribuição da gordura dentro dos

lóbulos hepáticos providenciando uma análise semi-quantitativa da esteatose. Sob o ponto de

vista microscópico, a esteatose pode ser organizada em duas categorias dependendo do tamanho

das gotículas de gordura depositadas nos hepatócitos: deposição microvesiculares ou

macrovesiculares [6, 14].

A condição que surge com uma maior frequência é a macrovesicular caracterizada por um único

vacúolo lipídico localizado no citoplasma do hepatócito. As dimensões desta estrutura,

superiores à do núcleo, obrigam ao deslocamento do núcleo no citoplasma. A deposição

macrovesícular é o tipo de deposição mais comum sendo típica em casos de NAFLD e ASD.

Por outro lado as alterações microvesiculares podem ser vistas como numerosas inclusões que

preenchem o citoplasma do hepatócito de forma desorganizada. São geralmente formas mais

severas de esteatose e estão associadas frequentemente a situações de alcoolismo, administração

de fármacos, defeitos na oxidação beta dos ácidos gordos e síndrome de Reye’s [14].

A biópsia permite que seja efectuada uma distinção entre esteato hepatite e simples esteatose

pela análise da percentagem de hepatócitos que contém partículas de gordura visíveis.

Apesar de ser um método vantajoso nas informações que apresenta possui o inconveniente de

ser invasivo podendo, mesmo com uma taxa de incidência baixa, originar complicações como

hemorragias internas, infecções, formação de hematomas ou extravasamento biliar [14, 23].

Para além disso a biópsia não é suficiente para distinguir entre NASH e ASD pelo que é

inevitável recorrer a outras formas de análise como, por exemplo, a avaliação da história de

consumo de álcool do paciente.

A fiabilidade dos resultados fornecidos por esta técnica deverá também ser questionada uma vez

que a amostra recolhida na biópsia corresponde a uma pequena porção do fígado o que poderá

não ser representativa de uma esteatose que possua desigual distribuição da gordura, como é o

caso de uma esteatose focal [14, 23].


11

Consequentemente são necessárias técnicas não invasivas capazes de proporcionarem uma

visualização completa do fígado para que seja estimado ou mesmo quantificado o grau de

esteatose presente e eventualmente determinar o padrão distribucional da gordura hepática [14].

II.3.2 Tomografia axial computorizada

A Tomografia axial computorizada (TAC) é considerada uma técnica muito fiável para o estudo

da esteatose hepática. Na presença da esteatose há um decréscimo da atenuação do nível do

parênquima hepático comparativamente aos vasos intra hepáticos, baço e rins [31].

A avaliação quantitativa desta patologia consiste na análise de três parâmetros distintos: o valor

absoluto da atenuação do parênquima hepático que é representada em Unidades de Hounsfield

(UHs), a diferença de atenuação entre o fígado e baço e a relação entre as atenuações do fígado

e baço [32] . Relativamente, ao valor de atenuação do fígado, em condições normais varia de 50

a 57 UHs. Por cada miligrama de triglicerídeos depositado numa grama de tecido hepático há

um decréscimo de 1.6 UHs [31]. Assim, é atribuída a classificação de fígado esteatótico sempre

que se verifique uma atenuação do fígado inferior a 50 UHs. Outro dos parâmetros avaliados

numa imagem TAC é a diferença entre a atenuação do baço e do fígado. Em condições normais,

o baço apresenta uma atenuação inferior à do fígado em cerca de 8 a 10 UHs [33]. Deste modo,

um fígado cuja diferença de atenuação com o baço seja superior a 10 UHs é suspeito de ser

esteatótico [34, 35]. O último parâmetro relaciona-se com quociente entre as atenuações do

fígado e baço que caso seja superior a 1.1 é sugerido pertencer a uma esteatose hepática

moderada [36].

Um estudo recente demonstra que num fígado cuja esteatose esteja representada em mais de um

terço do seu volume a imagem TAC apresenta uma sensibilidade de 93% e um valor preditivo

positivo de 76% [31]. A imagem fornecida pela TAC é uma solução válida sobretudo porque

permite a visualização de toda a estrutura do fígado permitindo a identificação de esteatoses

difusas e focais [31, 32].

Contudo, o uso desta técnica na avaliação da esteatose é relativamente limitada devido às

elevadas radiações associadas e os riscos que as mesmas comportam [31]. O facto de as UHs,

que auxiliam neste processo classificativo, poderem ser determinadas numa vasta área hepática

é também apontado como uma fonte de variabilidade indesejável na avaliação da esteatose [31,

37]. Assim, estes inconvenientes associados à TAC fazem desta uma modalidade imagiológica

desaconselhada na caracterização da esteatose [37].


12

II.3.3 Ressonância magnética

A ressonância magnética (RM) tira partido das diferentes frequências ressonantes entre a água e

a gordura. A intensidade do sinal atinge o seu máximo quando os sinais da gordura e da água se

encontram em fase o que provoca uma maior intensidade do sinal na presença de esteatose.

A técnica de RM apresenta um grande potencial no diagnóstico e monitorização da esteatose

hepática sendo um método mais seguro que a TAC pois não envolve a presença de radiações

[31]. Comparativamente aos US a RM é mais sensível na detecção de pequenos graus de

esteatose e apresenta uma maior correlação com o conteúdo de gordura observado através de

uma análise histológica proporcionada pela biópsia [38, 39]. Também, ao contrário do que

ocorre nos US, na RM não há risco de confusão entre fibrose e esteatose [32].

Porém os elevados custos envolvidos neste equipamento tornam-no menos disponível que o

aparelho de US. Outro aspecto que influencia a sua utilização é o espaço confinado a que os

indivíduos são sujeitos na realização de um exame tornando esta técnica intolerável para certos

doentes [31].

II.3.4 Ultrassons

A ultrassonografia é geralmente o primeiro exame de diagnóstico efectuado na suspeita de

danos a nível do hepático [6].

O aparelho de US – ecógrafo - faz uso de ultrassons para visualizar estruturas internas do corpo.

As interacções das ondas acústicas com o tecido assentam nas leis da óptica geométrica

ocorrendo fenómenos como: reflexão, refracção, espalhamento (scattering), difracção,

interferência e absorção. À excepção da interferência todas as outras interacções são

responsáveis por reduzir a intensidade da onda do feixe acústico.

Nesta técnica as ondas são reflectidas nas fronteiras de materiais com diferentes impedâncias

acústicas. Por exemplo na interface tecido-ar a onda é totalmente reflectida dificultando a

visualização das estruturas internas. Por esta razão usa-se um gel no contacto do transdutor com

a pele permitindo que as ondas “regressem” ao transdutor e consequentemente permitam a

formação de imagem [21]. O envio e recolha dos sinais são proporcionados pelo transdutor que

através da medida de tempo compreendido entre estes dois momentos permite estimar a

profundidade das estruturas evidenciadas em imagens [21, 40]. Existem dois modos de

visualização diferentes: modo A e modo B. O modo A refere-se a uma representação em

amplitude. O sinal de eco é mostrado de modo contínuo ao longo do tempo. Este modo de

aquisição apenas recolhe informação de uma limitada zona anatómica (1D), sendo usado em


13

áreas como a oftalmologia na determinação de algumas distâncias importantes, entre outras. O

modo-B assenta num modo de brilho. Os ecos são mostrados numa imagem 2D de níveis de

cinzento. Os pontos que compõem a imagem, denominados por pixéis, correspondem à

amplitude dos ecos recolhidos pelo transdutor. Esta imagem formada é assim representativa da

amplitude da reflexão em função da posição cujo brilho da imagem é directamente proporcional

à amplitude de reflexão [21]. Deste modo, as tonalidades claras da imagem correspondem a

estruturas que reflectem de forma eficaz os ecos contribuindo para um sinal recebido elevado.

Este fenómeno é evidente em tecidos que possuam elevados teores de gordura. Por outro lado os

tons mais escuros estão associados a estruturas que reflectem fracamente os ecos [41].

A sonda usada em ecografias é caracterizada por uma frequência do transdutor que em exames

de diagnóstico do fígado variam de 2 a 5 MHz. As ondas de mais alta frequência são atenuadas

de forma rápida, penetram fracamente no corpo e apresentam uma boa resolução espacial. São,

por isso, indicadas para a análises de estruturas superficiais. Contrariamente, as ondas de mais

baixa frequência apresentam uma menor resolução espacial e uma grande capacidade de

penetração sendo preferidas para visualização de estruturas internas [21, 40].

A imagem adquirida tem a vantagem de ser uma representação em tempo real permitindo a

visualização dos movimentos dos órgãos de forma não invasiva. A visualização de lesões

através da imagem adquirida segundo esta tecnologia é explicada com base na reflectividade

destas comparativamente ao meio envolvente. Quando a onda atravessa uma estrutura sem que

ocorra reflexão, não há a geração de ecos e as estruturas não são definidas. Um exemplo deste

fenómeno dá-se na presença de estruturas ósseas (Figura 2) ou na presença de gases. Do

conjunto de órgãos afectados por estes efeitos destacam-se o fígado, a vesícula biliar, o

pâncreas, os rins, o baço, o coração e o útero [21, 40]. Alternativamente, quando praticamente

todas as ondas sonoras são reflectidas, a imagem surge brilhante, mais ecogénica ou também um

termo vulgarmente usado, hiperecogénica. Portanto, por ecogenicidade, define-se como a

capacidade de se gerar um eco, ou seja, devolver o sinal de ultrassons enviado pelo transdutor.

Quando alguns sinais atravessam a estrutura e outros são reflectidos a lesão será representada

por zonas hipoecogénica, ou seja, a lesão é menos brilhante que o fígado.


14

Figura 2- Imagem de US do parênquima hepático e rim influenciada por uma sombra (marcas a cor de

laranja) possivelmente causada por uma costela

O facto do eco do feixe acústico ser atenuado ao longo dos tecidos biológicos condiciona a

vizualização destes tecidos. Por isso o operador durante uma examinação dispõe de dois

comandos no aparelho de US responsável por causar uma amplificação do sinal e portanto

garantir uma maior nitidez da imagem. Um desses comandos é o TGC (do inglês Time Gain

Compensation) e o outro é o ganho global.

Ambos os comandos têm o objectivo de controlar a amplificação do sinal, sendo que o Ganho

Global é um parâmetro aplicado em toda a imagem enquanto o TGC é aplicado localmente, i.e.,

a determinadas regiões da imagem mediante a profundidade da imagem. O TGC pode ser

manipulado através de vários botões de deslizamento em que cada um corresponde a zonas

distintas da imagem. Os operadores podem assim ajustar estes parâmetros procurando sempre

garantir uma melhor visualização das estruturas mapeadas.

A análise de imagens obtidas por US é uma forma atractiva de diagnóstico da condição do

fígado uma vez que evita o risco de desconforto e os custos associados à biópsia, RM e TAC

[30]. O ecógrafo também é relativamente portátil (Figura 3) e de fácil manuseio e exige um

menor investimento para a unidade hospitalar comparativamente às técnicas imagiológicas de

TAC e RM sendo por isso uma técnica de análise amplamente disponível [31, 42] [43].


15

Figura 3- Equipamento de US semelhante ao usado neste trabalho: GE Logic E9

Apesar das vantagens desta técnica, existem alguns inconvenientes no diagnóstico de patologias

segundo esta modalidade, sendo elas:

a) dificuldade em analisar a etiologia da doença;

b) impossibilidade de quantificar de forma exacta a acumulação de gordura, factor de

importância na esteatose do fígado [8, 14, 23, 37];

c) dificuldade em diferenciar entre esteatose e fibrose [44, 45];

d) qualidade da imagem influenciada pela estrutura dos tecidos [46];

e) dificuldade em efectuar o diagnóstico em doentes obesos (Índice de Massa corporal

superior a 35 kg /m2) devido à espessura da parede abdominal que diminui a precisão do

diagnóstico [30];

f) susceptíveis a falsas ecogenicidades causadas pelas sombras provocadas por estruturas

ósseas, gases e veias [8, 14, 23, 37];

g) extrema dependência do operador havendo variabilidade nas inspecções efectuadas pelo

mesmo operador em momentos temporais distintos (intra-observador) e nas inspecções

efectuadas por diferentes operadores no mesmo momento temporal (inter-observador).

A dependência do operador na análise de esteatose foi comprovada por alguns trabalhos

através da apresentação das mesmas imagens em momentos temporais distintos a

clínicos independentes. Os resultados reflectiram uma elevada subjectividade nas

classificações efectuadas pelos examinadores tanto a nível intra-observador como inter-

observador [32, 47].

A elevada subjectividade de imagens ecográficas, em parte, também se relaciona com a

manipulação de parâmetros e manuseio do equipamento de ultrassons por parte do operador

[24]. É com base neste aspecto que surge um dos passos cruciais desta técnica de análise, a

calibração do equipamento de ultrassons. A calibração corresponde a um ajustamento de

parâmetros do aparelho com vista à melhoria da imagem. Uma das razões que leva a este

ajustamento é, por exemplo, a necessidade de eliminar efeitos provocados pela pele e gordura

subcutânea [48].


16


17

III. ULTRASSONS E ESTEATOSE

O diagnóstico médico de imagens ecográficas corresponde a uma análise qualitativa que se

baseia na identificação de certos parâmetros. Estes parâmetros serão, neste capítulo e numa

primeira abordagem, descritos de forma detalhada. Para finalizar é introduzido o estudo

complexo da imagem que proporciona uma análise quantitativa onde se insere a definição de

sistema de Diagnóstico Assistido por Computador (DAC).


18

III.1 ANÁLISE QUALITATIVA

O diagnóstico médico consiste na análise de certos parâmetros em imagens de ecografia

abdominal o que permite a identificação da esteatose. Na técnica de US não existe nenhum

sistema quantitativo absoluto em oposição ao que sucede com a técnica de TAC e as unidades

de Hounsfield. Para colmatar esta dificuldade recorre-se a uma análise qualitativa que tem por

base a comparação de ecogenicidades entre estruturas, tais como, fígado e seus órgãos

adjacentes: rim, baço e pâncreas [22, 49]. No entanto, as alterações características da presença

de esteatose só se manifestam na imagem de US quando a gordura dentro do hepatócito é

superior a 15-20% [50].

Perante um fígado normal a sua ecogenicidade é igual ou ligeiramente superior à do córtex renal

e à do baço. As veias intra-hepáticas encontram-se claramente demarcadas e é assegurada uma

boa visibilidade do aspecto posterior do fígado ( Figura 4 (a-b) ). As principais alterações

causadas pela esteatose nas imagens obtidas por US ( Figura 4 (c-d) ) são representadas por:

- Ecogenicidade do parênquima hepático superior à do córtex renal e do baço devido ao maior

número de depósitos intra-celulares de gordura no fígado aumentando a sua reflectividade;

- Maior atenuação da onda de ultrassons com a profundidade. Quanto mais híper-reflectivo for o

fígado mais dificuldade terá o feixe em penetrá-lo causando por exemplo uma má visualização

do diafragma e uma fraca delineação da arquitectura intra-hepática;

- Perda de detalhe das veias portais e hepáticas que aparenta resultar de uma compressão

causada pelo excesso de gordura presente [16, 30, 31, 49].

O reconhecimento da esteatose efectuada pela pesquisa destes sinais é alvo de uma forte

subjectividade. As dificuldades inerentes a esta detecção devem-se essencialmente a quatro

razões. A primeira é a possibilidade de ocorrerem alterações nas ecogenicidade das estruturas

usadas para comparação (rim e baço) que também estão sujeitas a anomalias. A segunda é a

existência da variabilidade intra-observador e inter-observador típica das imagens obtidas por

US. A terceira razão prende-se com as variações dos parâmetros (inerentes ou manipulados pelo

operador) do aparelho de US que poderão diminuir ou acentuar as diferenças de ecogenicidade

existentes [49]. A última razão deve-se à ocasional irregular distribuição da gordura no

parênquima hepático. Uma infiltração focal da gordura pode causar alguma confusão no

diagnóstico. Por exemplo, pequenas áreas de parênquima normal, denominado por parênquima

poupado, podem ser facilmente confundidas com neoplasmas ou abcessos uma vez que estas

estruturas são menos ecogénicas que o seu envolvente [49].


19

Figura 4- Imagens representativas de fígado normal (a) e b) e fígado esteatótico (c) e (d)

Também, a distinção entre fibrose e esteatose segundo imagens obtidas por US é um

procedimento complexo segundo a opinião de alguns autores [44, 45]. Contudo esta conclusão é

contestada por outros que relatam ser possível diferenciar entre esteatose e fibrose (a partir de

um certo grau). Estes mesmos trabalhos referem que em situações de fibrose não ocorre a

atenuação posterior do feixe como é típico na esteatose [51, 52].

A sensibilidade e especificidade em detectar esteatose hepática é alvo de constante controvérsia.

Trabalhos anteriores relataram que os US possuem uma sensibilidade de 60-94% e uma

especificidade de 66-95 % na detecção de esteatose hepática [52-56]. Alguns trabalhos

relacionados com a esteatose atribuem a esta patologia um de três níveis de esteatose possíveis,


20

dependendo do nível de infiltração de gordura e são eles: leve, moderado e severo. A distinção

entre estes três níveis é fundamentada na diferença de ecogenicidades existentes entre

parênquima hepático e córtex renal juntamente com perda de definição das paredes do sistema

portal presente [57] .

III.2 ANÁLISE QUANTITATIVA

A indesejável subjectividade da técnica de US devido à ambiguidade de diagnósticos tem

conduzido ao desenvolvimento de novas abordagens. A técnica de ultrassons é conjugada com

um conceito mais recente: técnica da caracterização de análise quantitativa de tecido (do inglês:

Quantitative Tissue Characterization Technique –QTCT). Esta integração de conhecimentos na

técnica de US reforça a sua utilização num âmbito clínico potenciando a obtenção de melhores

prognósticos nomeadamente uma melhor repetibilidade, precisão e eficiência no diagnóstico[24]

[58].

A QTCT consiste na análise do eco proveniente dos tecidos e é através destes são extraídos

parâmetros úteis à caracterização do tecido. Estes parâmetros são provenientes de duas fontes

distintas: do sinal de Radiofrequência (RF) antes de qualquer tratamento de dados (ex.:

parâmetros de atenuação e de retroprojecção) ou originárias da textura da imagem após

processamento do eco (ex.: histograma e gradiente da imagem) [24]. Os parâmetros extraídos da

textura são obtidos de uma certa região de interesse (do inglês Region of Interest - ROI) da

imagem. Estas ROI consistem em subimagens representativas de pequenas áreas hepáticas que

resultam de vários “recortes” efectuados à imagem original. A presença de veias e ductos

hepáticos típicos de serem observados numa imagem de US do fígado justificam o uso destas

ROIs em detrimento da imagem original [59].

O tratamento de dados efectuado com recurso ao sinal RF tem a vantagem de ser desprovido de

qualquer tratamento e portanto de distorções inseridas por este. No entanto, os parâmetros

recolhidos através da imagem textural apresentam a vantagem de serem mais simples de

implementar tornando este método preferível relativamente à análise RF [60]. A definição da

ROI é de extrema importância neste género de análise. Poder-se-á definir um tamanho fixo [60]

o que acarreta alguns compromissos como a não garantia de que o tamanho da ROI seja

suficiente para cobrir toda a área lesionada e ainda que as ROIs não possuam um número

suficiente de pixéis para obter uma boa população estatística. No caso de lesões representadas

por áreas pequenas poderá haver uma confusão de classificações por parte do operador que é

inevitavelmente propagada na aprendizagem efectuada pelo sistema de classificação

automática[60].


21

A análise quantitativa é portanto auxiliada por sistemas computorizados que analisam

informação procedente de exames clínicos cujo objectivo é colaborar com os especialistas em

processos como: caracterização, classificação e segmentação de imagens. Estes sistemas

computorizados quando usados na detecção e caracterização automática de imagens são

normalmente denominados como Diagnóstico Assistido por Computador (DAC) ou

simplesmente sistemas de diagnóstico (do inglês Computer Aided Diagnosis). Deste modo, um

sistema DAC corresponde a um conjunto de técnicas de processamento de imagens que são

usados num contexto clínico com o objectivo de melhorar a interpretação médica com vista a

um diagnóstico mais eficaz. O DAC não pretende substituir por completo a opinião do médico

funcionando como ferramenta de auxílio ao processo de decisão. Pretende-se que esta “segunda

opinião” seja o mais consistente possível e apresente uma boa repetibilidade. Este auxílio criado

pelo sistema DAC passa pela identificação de regiões que indicam a presença de anomalias,

algo que é sugerido pela extracção de características das imagens médicas [61].

Um sistema DAC pode ser dividido em duas categorias de acordo com os seus objectivos:

i) usado para detectar regiões que possuam patologia;

ii) usado para classificar as imagens baseando-se nas características destas que são

inerentes à natureza histológica dos tecidos em causa [61].

A concepção do sistema CAD envolve vários aspectos incluindo a qualidade das imagens

digitalizadas, a sequência de passos de processamento e a metodologia de avaliação [61] .

Um típico sistema DAC comporta os seguintes passos:

1- Pré-processamento da imagem

2- Extracção das zonas de interesse

3- Cálculo das características

4- Aplicação de classificadores

5- Análise de desempenho dos classificadores

Até à actualidade uma variedade de sistemas DAC têm sido aplicados para auxiliar os clínicos

na detecção e caracterização de várias patologias no âmbito da sonografia (fígado, mama,

coração, pulmões e tiróide). No caso específico do fígado, as características mais usadas são

relacionadas com medidas texturais através da construção de matrizes que entram em linha de

conta com as posições espaciais dos níveis de cinzento como é o caso da matriz co-ocorrência

introduzida por Haralick [62]. Nicolau foi o primeiro a introduzir medidas de ecogenicidade,

eco-textura e superfície do fígado usando imagens de US [63]. Também a análise de Fourier

[64] e as medidas da textura de Laws [65] têm sido aplicadas neste contexto. Para além disso o


22

conceito de fractal desenvolvido por Mandelbrot [66] fornece informação acerca da rugosidade

de superfícies naturais.

Edens e seus colaboradores também apresentaram um método capaz de quantificar o conteúdo

de gordura presente numa imagem de US através da combinação de medidas extraídas a partir

de um sistema DAC. Contudo a complexidade do software envolvido nesta análise torna

inviável a sua aplicação em contexto clínico [118].

Outro passo importante para a detecção de esteatose foi dado por Vehmas e seus colaboradores

através da medida da relação de ecogenicidade entre o fígado e o córtex renal [121]. Mais

recentemente, um novo método foi proposto por Webb [116] e Mancini [73]e seus respectivos

colaboradores que medem a infiltração da gordura através da computação de um coeficiente

Hepatorenal. Contudo os coeficientes hepatorrenais de ambos os estudos diferem

consideravelmente sendo impossível efectuar uma comparação entre eles. Outro estudo foi

concretizado usando fígado de animais com o objectivo de determinar os coeficientes hépato-

renais que conduzam a uma classificação directa da esteatose [122]. No entanto, nenhum dos

estudos apresentou um método de quantificação uniforme e reprodutível que seja capaz de

determinar de forma precisa o conteúdo de gordura.


23

IV. METODOLOGIA

Este capítulo é iniciado por uma apresentação das características das imagens usadas neste

trabalho. Evolui-se, de seguida, para uma descrição da população, nomeadamente, os número

envolvidos com a população estudada. Este capítulo é terminado com uma explicação da

metodologia seguida para avaliar a presença de esteatose. Esta conclusão é estabelecida por três

modelos de análise distintos, sejam eles: a análise do padrão do parênquima hepático, a análise

das diferenças de ecogenicidades entre parênquima hepático e córtex renal e a análise da

atenuação do parênquima hepático ao longo da profundidade.


24

IV.1 CARACTERÍSTICAS DAS IMAGENS

Para o presente trabalho foram recolhidas imagens ecográficas nos Hospitais da Universidade de

Coimbra (HUC) usando um aparelho de ultrassons da marca GE (modelo Logic E9) e uma

sonda convexa com uma frequência de 4 MHz.

Todos os exames abdominais foram executados por técnicos certificados. As imagens

armazenadas no disco rígido do computador acoplado ao ecógrafo foram posteriormente

enviadas para um computador exterior, convertidas em formato JPEG e analisadas com software

MATLAB® 7.12.0 (R2011a). O uso destas imagens para fins de investigação, foi concedido por

escrito pelos doentes avaliados. Todas as imagens foram adquiridas com uma resolução de 8

bits (256 níveis de cinzentos) e com uma resolução de 720 x 960 pixéis.

IV.2 CARACTERÍSTICAS DA POPULAÇÃO EM ESTUDO

Foram adquiridos dois conjuntos distintos de imagens pertencentes a indivíduos independentes.

Do primeiro conjunto fazem parte 120 indivíduos cujas imagens sofreram ajustes de parâmetros,

tais como ganho global, ganho em profundidade e profundidade para que fosse conseguido o

melhor backscatering possível.

Apesar das variações intra e inter observador a caracterização destas imagens (condição normal

ou esteatótica) foi efectuada por dois técnicos experientes que funcionou, neste trabalho, como

informação de referência. Dos 120 indivíduos analisados 52 foram classificados como

esteatóticos e os restantes 68 como normais.

No segundo conjunto de imagens foram ajustados os parâmetros TGC, ganho global (=60) e

profundidade (=10). Para além disso, foram adquiridas duas imagens de cada paciente cujas

posições anatómicas foram mantidas ao longo de toda a aquisição. A primeira imagem permite a

análise do coeficiente hepatorrenal e é obtida segundo um plano de corte sagital numa posição

lateral. A segunda imagem usada na análise do coeficiente de atenuação e análise textural foi

adquirida no plano intercostal direito numa posição supina. Deste novo conjunto um total de 42

indivíduos foi analisado dos quais 22 foram classificados como sendo esteatóticos e 20 como

sendo normais.

IV.3 PROCESSOS DE ANÁLISE DA ESTEATOSE

Na área médica de forma a garantir um menor tempo de processamento não abdicando da

fiabilidade e precisão de resultados, é comum recorrer à prática da extracção de uma ou várias


25

regiões da imagem original denominadas por ROIs. Diferentes ROIs foram extraídas para cada

um dos modelos de avaliação com o objectivo de determinar a presença ou ausência de

esteatose. Os modelos implementados permitiram uma:

1- análise do padrão textural do parênquima hepático;

2- análise das diferenças de ecogenicidade entre fígado e córtex renal;

3- análise da atenuação do sinal de US ao longo do parênquima hepático (em

profundidade).

Para o primeiro modelo, onde foi garantida uma caracterização textural, foram extraídas da

imagem original, por inspecção visual, 4 ROIs não sobrepostas do parênquima hepático (Figura

5b). Foram evitadas zonas hepáticas com veias sanguíneas e ductos biliares, artefactos causados

pela presença de estruturas ósseas ou outras regiões focais hipo/híper-reflectivas. Para além

disso, o tamanho das ROIs extraídas - 50×50 (2500 pixéis) foi mantido ao longo deste processo

de análise para que não fosse comprometida a fiabilidade de resultados [24].

A análise textural foi realizada através do desenvolvimento de um sistema DAC composto por 3

módulos distintos: extracção/cálculo de características, selecção de características e

classificação.

Características baseadas na estatística de primeira ordem (EPO) [60], segunda ordem [62] [67],

fractais[68], filtros de Gabor [69] e Energia Textural de Laws [70] foram estimadas pelo sistema

DAC construído. As características estimadas foram introduzidas num vector característico que

é único para cada ROI estudada. Sobre este vector é aplicado uma normalização de forma a

evitar a dominância de certas características em relação a outras e dificuldades numéricas no

cálculo. Esta normalização limita a escala de variação entre -1 e +1 e é aplicada ao vector

característico imediatamente antes da sua entrada nos classificadores [71].

A selecção de características foi conseguida pela aplicação do algoritmo de regressão stepwise.

[72] Os classificadores aplicados foram baseados em: Redes Neuronais Artificiais, Máquina de

Vector Suporte, k-vizinhos-mais-próximos, Teorema de Bayes e árvore de decisão. Os

classificadores usados operam numa abordagem de classificação binária cujas classes

correspondem às condições de fígado normal e patológico.

Para validação do sistema DAC efectuou-se um particionamento às imagens formando dois

conjuntos distintos: conjunto de treino e de teste. Os algoritmos de particionamento tiveram em

conta o número de indivíduos analisados. No primeiro conjunto de dados, foi aplicado o

algoritmo de hold out que efectua um simples particionamento nas ROIs consideradas cuja

percentagem de partição foi de 70% para as ROIs usadas no treino e as restantes 30% usadas no

teste. Este algoritmo foi aplicado no primeiro conjunto de imagens dado o considerável número

de ROIs presentes, no total de 480. No caso do segundo conjunto de dados, o número de ROIs


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foi reduzido para 168 pelo que o algoritmo de partição usado foi o k-fold cross validation cujo k

escolhido foi igual a 10. O desempenho geral do sistema DAC foi avaliado pelo estudo de

parâmetros típicos deste tipo de abordagem, como são: a área por debaixo da Curva (do inglês

Area Under Curve- AUC), precisão, sensibilidade e especificidade.

O segundo modelo de avaliação teve por objectivo a identificação da presença/ausência de

esteatose usando a diferença de ecogenicidade entre parênquima hepático e córtex renal. Para tal

extraíram-se duas ROIs distintas, uma no parênquima hepático e outra no córtex renal. Ambas

as ROIs foram adquiridas à mesma profundidade e no centro da imagem (Figura 5a) evitando a

interferência causada pela atenuação da onda de US com a profundidade e a distorção que a

mesma sofre nas margens da imagem [73, 74]. Contrariamente à análise textural, para o estudo

da ecogenicidade do córtex renal foram adaptadas as dimensões das ROIs de 30×30 (900 pixéis)

devido à espessura desta estrutura (Figura 1a). À semelhança do que acontecia nas ROIs

representativas de parênquima hepático também aqui foram evitadas determinadas zonas como

o seio e medula renal e as veias de grande calibre. O coeficiente hepatorrenal (CH) foi

posteriormente calculado pelo quociente das médias dos níveis de cinzento da ROI do fígado

com a média dos níveis de cinzento da ROI pertencente ao rim.

O terceiro modelo de avaliação consistiu na análise da atenuação da onda de US ao longo do

parênquima hepático. Para isso, foram extraídas 2 ROIs de cada um dos indivíduos da parte

proximal e distal do fígado (Figura 5b) . As características destas ROIs foram as mesmas que as

extraídas na análise textural diferindo apenas na localização. O coeficiente de atenuação (CA)

foi dado pelo quociente do valor médio da ROI proximal (junto ao transdutor do ecógrafo) com

o valor médio da ROI distal (o mais afastado do transdutor do ecógrafo).

Os limites dos coeficientes de atenuação e hepatorrenal que estabelecem a separação entre

classes foram alcançados através da criação de uma curva ROC (do inglês Receiver Operating

Characteristic). De cada curva ROC extraiu-se o ponto que apresenta melhores valores de

sensibilidade e especificidade denominado por ponto de corte.

A eficácia de predição destes dois coeficientes (atenuação e hepatorrenal) foi analisada com

recurso à Área por debaixo da curva ROC (AUC) e os coeficientes de correlação de Spearman.

Maiores valores de correlação e de AUC exprimem uma maior capacidade preditiva do método.

A diferença entre as médias de ambos os coeficientes foi analisada com recurso ao nível de

significância (valor p) fornecido pelo teste estatístico de Mann-Whitney.


27

Figura 5- Fígado normal visto de um plano de corte sagital (a) e de um plano intercostal direito (b) onde

estão representadas as ROIs extraídas para o cálculo do CH (N.º1 e 2), do CA (N.º 3 e 4) e da análise

textural (N.º 5,6,7 e 8).

Todas estas três vertentes de análise (avaliação da textura, diferença de ecogenicidade e

atenuação) constituem avaliações independentes da presença ou ausência de esteatose. A

metodologia seguida neste trabalho é representada no esquema da Figura 6.

Imagens de US

Hold out

10-fold Cross validation

Teste

Treino

Medidas de Performance

Cálculo do coeficiente de

atenuação

Medidas de Performance

Cálculo do coeficiente

hepatorrenal

Cálculo de características

Selector das carateristicas

Classificadores

Fusão de Classificadores

Medidas de Performances

Sistema DAC

Atenuação hepática

Diferença de ecogenicidades (rim vs fígado)

Figura 6 – Metodologia de classificação


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V. DESCRIÇÃO DOS MÉTODOS DE ANÁLISE

Neste capítulo serão descritos de forma detalhada os três modelos desenvolvidos para a

avaliação da presença de esteatose. A descrição tem início no sistema Diagnóstico Auxiliado

por Computador (DAC) onde são apresentadas as fórmulas matemáticas usadas para estimar as

características. Segue-se para algumas definições dos classificadores e o modo como operam.

Para além disso, são também apresentadas algumas estratégias para melhorar a detecção da

esteatose efectuada pelo sistema DAC. No segundo tópico serão expostos os conceitos que

sustentam o segundo modelo de avaliação da esteatose, o que analisa a diferença de

ecogenicidade entre parênquima hepático e córtex renal. Este capítulo é finalizado com a

descrição do terceiro modelo de avaliação da esteatose, cujo objectivo insere-se no estudo da

atenuação do feixe acústico ao longo do parênquima hepático.


30

V.1 ANÁLISE TEXTURAL

Uma análise profunda de imagens adquiridas por US é útil aos profissionais de saúde na tomada

de decisões relativamente à existência e à evolução de uma determinada patologia. Este

processo decisivo está directamente relacionado com a procura de sinais típicos de uma

condição saudável ou patológica. Neste âmbito surge a avaliação da textura, procedimento

típico em imagens ecográficas [13, 24, 75]. A textura refere-se ao arranjo espacial dos pixéis na

imagem que são vistos como alterações de intensidade de padrões ou dos níveis de cinzento no

caso particular de imagens ecográficas[76][75][75][75][75] [74][72].

Esta caracterização poderá ser influenciada pelo ruído speckle pelo que por vezes se procede a

um pré-processamento das imagens [77]. O estudo textural é usado, por exemplo, na

caracterização e diagnóstico de algumas patologias como é o caso da esteatose assim como na

identificação de tecidos e órgãos. Constitui, portanto, uma fonte de informação importante,

razão pela qual é explorada neste trabalho.

O estudo textural executado neste trabalho faz uso de fórmulas computacionais aplicadas à

imagem digital caracterizada

classificaÇÃo da - core · 2016. 8. 22. · (dac) usando um total de 357 características...

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